代码编织梦想

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一、开发工具及技术 
Python3.6.8,Django3,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。

二、项目访问路径
前台首页地址:http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址:http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号:admin    管理员密码:123456

三、技术说明      

简要步骤:

(1) 找到用户 A(user_id_1)的兴趣爱好

(2) 找到与用户 A(user_id_1)具有相同商品兴趣爱好的用户群体集合Set<user_id>

(3) 找到该群体喜欢的商品集合 Set<movie_id>

(4) 将这些商品 Set<Movie_id>推荐给用户 A(user_id_1)

实施过程:

(1)画一个大表格,横坐标是所有商品的 movie_id,纵坐标所有用户的user_id,交叉处代表这个用户喜爱的这部商品。横坐标,假设有 10w 部商品,所以横坐标有 10w 个 movie_id,数据来源自数据库纵坐标,假设有 100w 个用户,所以纵坐标有 100w 个 user_id,数据也来自数据库交叉处, “1”代表用户喜爱这部商品,数据来自数据集(数据集可以在相关网站下载)。

题外话:什么是“喜欢”,需要人为定义,例如浏览过,查找过,点赞过,反正数据集里有这些数据。

(2)找到用户 A(user_id_1)的兴趣爱好,可以看到,用户 A 喜欢商品{m1, m2, m3}

(3)找到与用户 A(user_id_1)具有相同商品兴趣爱好的用户群体集合Set<user_id>,可以看到,喜欢{m1, m2, m3}的用户,除了 u1,还有{u2, u3}

(4)找到该群体喜欢的商品集合 Set<movie_id>如上表,具备相同喜好的用户群里{u2, u3},还喜好的商品集合是{m4, m5}

(5)未来用户 A(use_id_1)来访问网站时,要推荐商品{m4, m5}给 ta

四、购物推荐系统功能截图

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